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基于自动机模型的系统故障诊断方法研究
目录
基于自动机模型的系统故障诊断方法研究 1
1 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究意义 2
1.3 国内外研究概况 3
1.4 研究内容 5
1.5研究和解决的问题 5
2 相关理论基础 7
2.1诊断的定义 7
2.2 基本的故障诊断方法 8
2.2.1 基于故障树的诊断方法 8
2.2.2基于故障字典的诊断方法 8
2.2.3 基于专家系统的诊断方法 8
2.2.4 基于模型的诊断方法 8
2.2.5 基于模型的诊断与其他方法的比较 10
3 离散事件动态系统的故障诊断 11
3.1 离散事件动态系统的特性及建模 11
参考文献 11

1 绪论
1.1 研究背景
诊断这一术语最初来自医学诊断，即针对症状找出病因，并给出相应的医疗方案。但它的研究范畴已远远超出医学诊断，诊断技术在医疗领域、工程领域乃至社会领域均有广泛的应用。
一般来说，诊断通常可以看作某种解释:为什么系统(包括人、物理设备、企业、社会系统等)会出现某种反常的现象。如图1.1所示，首先通过监控系统(比如使用传感器等)来获取系统的各种观测信息;然后通过诊断推理给出系统(反常)行为的解释;另外还可以进一步给出消除这些反常行为的措施。

图1.1 诊断的基本概念
由于20世纪60年代初期航天和军工等高可靠性工程的迫切需要，诊断迅速发展起来成为一门新兴学科。特别是近二十几年来，一些关键性现代化设备出现故障造成了重大损失。为避免这些严重灾难性事件的不断发生，人们在设备诊断上投入了大量的研究工作，分别在自动控制和人工智能（AI）领域形成了诊断推理研究课题。经过近几十年的研究，已经取得了许多研究成果，提出了许多故障诊断方法，部分研究成果已经应用到实际中，及时发现故障并恢复，避免了因故障造成的损失，并为进一步改进设备性能提供重要参考。
1.2 研究意义
随着工业的不断发展，各种设备出现在人类社会中，逐步取代人工，为人类进行服务。但是在享受这些系统带来的方便快捷生活的同时，也承担了这些系统“受伤”“生病”“罢工”带来的影响和后果。系统由于外部环境变化、内部部件老化、误操作导致的停机等等影响，会产生各种错误的行为，这与之前这些系统预定义的行为不符，会造成一定程度的损失。更严重地，这些错误行为可能引发连锁故障，带来更为严重的后果最坏情况下甚至导致系统的瘫痪。
这些系统在实际运行过程中，受到外部或内部原因的影响，总会出现这样或那样的偏差，有些偏差可以被忽略，而有些偏差会继续扩大，引发故障，从而对系统的可靠性造成影响。当目标系统对安全性、可靠性要求较高时，这种偏差乃至故障将造成更大的影响。如电力网络、通讯网络、核工业、航空器中的人身安全保障系统等等，一旦这类与人类社会的生产生活有较大关联的系统出现大规模故障甚至瘫痪，造成的损失将非常
巨大。由于外部或内部的意外扰动，偏差或者小故障不可能完全避免，而系统的复杂性又不能保证任意故障在出现初期就能够被发现，诊断最根本的意义就在于，对目标系统进行监控，一旦发现与预定行为的偏差，就及时判断系统的状态，避免故障的发生。由于诊断能够快速推理，有效地发现故障，保障系统安全，因此，在工业控制、人工智能领域对智能诊断系统开展了研究，并且在实际应用中，智能诊断系统正在逐渐代替人工，对目标系统进行监控，判断，保证系统的安全性。
由于智能诊断系统能够快速判定系统故障，并且在无人工控制的情况下依旧能够有效工作，这使得在很多复杂环境、高危环境下四的诊断系统率先被研发和投入使用，以取代人力所不能及的空间。如美国航天航空局2(NASA)的飞船着陆系统中的LivingStone系列，欧盟支持的分布式通讯网络诊断等。随后，诊断系统被应用于更广泛的领域中，如汽车、航空航天、大型远程通讯网络、大型软件编译及测试明等，并且正在向更广阔的领域发展。

1.3 国内外研究概况
基于模型诊断的方法是一种起源于上世纪八十年代的智能推理诊断方法，利用系统的结构与行为建立模型，结合实际观测判断系统是否故障。是一种重要的人工智能理论方法和人工智能应用方向。已经被各国研究组持续关注，并投入到实际应用中去[12-14]。围绕基于模型诊断方法，主要存在着两个研究方向：控制论[15，16]，以及人工智能方法[17]。二者的基础同样是模型，控制论中的模型偏向于关注系统各部件表现出来的变量的值[18，19]、系统行为的可控性[20]，建模更关注模型瞬时状态下的参数值以及在过程中参数值的变化；而人工智能中的模型偏向关注系统部件之间的关系，建模偏重关注系统运行的过程，以及行为之间的逻辑、因果关系。
在控制领域中，参数之间的关系用函数、方程等形式表示[21]，得到参数值时，计算函数的值、方程的解，得到系统当前的状态，在系统运行过程中，用滤波矩阵对过程进行过滤，分析，从而得到系统变化的过程，分析得出故障是否存在，再由相关函数和方程得到故障出现的原因。当系统可控时，诊断系统还可以通过控制传感器的关闭与打开进行更精确的测试，或者通过控制输入来进行故障的修复。因此，在控制理论中，基于模型诊断被称为故障检测与隔离[22-24]（FDI）在人工智能领域中，模型通常用逻辑公式或自动机[25，26]来表示，表示形式较为抽象。在逻辑公式表示的系统中，当系统得到观测时（这在控制理论中通常视作系统输入），将观测作为逻辑公式中对应文字的真值，计算系统是否存在着预期行为与实际行为之间的冲突。而在自动机表示的系统中，系统得到观测，在自动机中进行搜索，找到自动机中能够与当前的观测相容的系统行为轨迹，这种由自动机表示的系统能够得到从系统开始运行到当前观测的全部实际行为，故不仅能够得到故障本身，还能够得到更深层次的诊断：智能领域的基于模型诊断方法现有的研究方向主要有两种类型：静态系统诊断和动态系统诊断，其中动态系统的诊断包括离散事件系统诊断、混杂系统诊断，以及作为开放性问题的连续系统诊断。
基于模型诊断的主要研究组包括帕罗奥多研究中心的JohandeKleer教授[13，27]等，研究静态系统下的碰集计算方法、多故障、间歇性故障诊断等问题；美国密歇根大学
StéphaneLafortune教授等，研究基于监控的离散事件系统诊断方法；法国雷恩大学MarieOdileCordier教授等人研究增量诊断方法以及分布式系统下的可诊断性；意大利布雷西亚大学GianfrancoLamperti教授[30]等研究主动系统诊断问题以及分层诊断方法；美国航天航空局（NASA）也有一组人员专门对飞行器进行诊断系统的研究与开发。
由于基于模型诊断方法受到了多方学者的关注，且具有较高的应用价值，因此被一些国际重要的会议如IJCAI、AAAI、ECAI所包括，同时也被一些国际重要期刊如AI、AICommunication，以及IEEETransitions所收录，并且具有较高的引用率。自1989年起，每年召开一届诊断原理会议（DX），专门就诊断问题进行研究和探讨。
基于模型诊断方法现有的，具有代表性应用包括美国航天航空局开发的，用于飞船着陆系统的诊断系统LivingStone系列，包括了静态系统诊断、离散事件系统诊断、混杂系统诊断三代基于模型的诊断系统；由法国雷恩大学主研发的通讯系统的诊断系统，根据通讯系统的分布式特性，开发出相应的诊断系统；由美国密歇根大学开发的DESUMA系统，测试任意自动机的可诊断性，允许任意可以被等价为自动机的模型进行可诊断性测试；欧盟基金项目VMBD研发出的多项汽车诊断系统，应用于诊断生产车间中的汽车，及普通运行过程中的汽车，并已经进行商品化，并且，基于模型诊断方法正在向着更多方向、更多领域扩展，如大型程序的辅助开发、测试帮助；办公楼的温湿度控制系统；以及环境监测等。
1.4 研究内容
深入学习有限状态自动机（DFA）的基本原理，明确其状态、输入、转移函数等核心概念。探索如何将DFA模型应用于系统故障诊断中，通过分析系统的故障行为和状态转移特性，构建基于DFA的系统故障模型。在这个模型中，系统的各种状态将被明确定义，状态之间的转移规则也将根据系统的实际运行情况来确定。设计一种基于DFA的能够利用模型中的状态转移规则，对系统的当前状态进行分析，提出故障诊断方法，判断系统是否出现故障。提出系统的可诊断性分析方法。通过实例分析，验证所提方法的有效性，并对方法进行优化和完善。

1.5研究和解决的问题
1.深入研究有限状态自动机的基本原理和特性，包括其状态集合、输入符号集、状态转移函数以及初始状态和接受状态等关键要素。
2.探索如何构建基于DFA的系统故障模型。这包括确定系统的有限状态集合，定义状态之间的转移规则，以及如何将系统的故障行为映射到DFA的状态转移过程中。
3.研究探索构建系统可诊断性需要满足的条件并进行系统可诊断性分析。
4.研究如何利用DFA模型进行系统故障的诊断。这包括如何根据系统的当前状态和输入符号，通过DFA的状态转移函数推断出系统的下一状态，从而判断系统是否处于故障状态。
5.通过实例分析验证基于DFA的系统故障诊断方法的有效性和可行性。
6.完成设计报告。
有限状态自动机的系统故障诊断

2 相关理论基础

2.1诊断的定义
诊断(diagnosis)最初来源于医学，其含义是对人的精神和体质状态作出判断，或者对人的健康状态、或某一特定的生理过程的判断。之后，随着近代工业的不断发展，诊断的概念不断被拓宽，扩展成为对某一特定系统的行为状态做出判断，并监督其行为的过程。在人工智能逐渐进步、代替部分繁琐人类劳动的过程中，诊断的定义被进一步扩展为人类或智能系统，根据对目标系统状态的监督、判断、推理，从而得知目标系统是否与预定行为存在偏差。诊断的含义覆盖了包括医学、工程学、电子科学、计算机科学等多个领域。一般地，诊断被认为是对目标系统的解释:系统被主观预期一些行为:而在客观中，系统实际出现了一些行为:诊断将判断预期行为与实际行为是否一致,当行为不一致时，诊断将对不一致进行说明，得到出现这种不一致情况的原因。某些诊断内容还包括对不-致的消除。对系统进行抽象、近似，而诊断也可以被抽象定义为对系统行为的监督、判断以及对不一致的解释。图1.1表示了诊断的基本原理:

图1.1 诊断基本原理
图1.1中的诊断可以被认为是如下的一个过程：待诊断的设备被抽象为一个具有一定预期行为的系统，而其中某些行为在实际系统运行中能够被传感器所侦知，而诊断系统接收这些实际行为，判断其正确性，并与预期行为进行比对、验证，最后得到系统实际所处的状态，并解释这些状态出现的原因。在智能系统中，诊断可以被定义为对系统故障的判断及推理，根据一些知识和实际行为，得到系统是否系统存在故障，并且对系统的具体故障进行定位、隔离以及追溯，最终得到对系统故障的警报，保证系统的健康。
2.2 基本的故障诊断方法
2.2.1 基于故障树的诊断方法